大数据是什么

大数据（Big Data）是指传统数据处理软件工具无法处理的海量、高速、多样化的数据形态。大数据最重要的三个特性是：数据量大、数据速度快、数据种类多。

处理大数据需要用到大数据技术，例如分布式计算、分布式存储、并行计算、机器学习算法等等。大数据技术的兴起，推动了很多行业的变革，了解和掌握大数据技术变得越来越重要。

大数据的处理过程通常分为以下几个步骤：

1. 数据采集和存储：数据来源于各种各样的地方，需要进行采集和存储。采集方式包括爬虫、传感器、日志、文件、数据库等。存储技术包括分布式文件系统、云存储、数据库等。

例如，某电商网站采集用户购买记录和浏览行为，数据被存储在Hadoop分布式文件系统中。

1. 数据清洗和预处理：大数据中往往包含噪声数据、重复数据、不一致的数据等等。需要对原始数据进行清洗、去重、转换格式等预处理。

例如，对于上述电商网站的数据，进行去重、筛选需要的字段、日期格式转换等等。

1. 数据分析和建模：通过各种算法和统计方法，进行数据分析、挖掘，发现数据中的规律和模式，进行数据建模和预测，以提供决策支持。

例如，使用机器学习算法对上述电商网站的数据进行分析，发现用户购买行为和其余信息之间的关联，在此基础上进行推荐或优惠。

1. 数据可视化和呈现：将数据分析的结果以可视化的方式呈现。数据可视化可以帮助人们更易于理解数据含义，快速找出数据的趋势和规律。可视化方式多种多样，例如图表、热度图、地图等等。

例如，对于上述电商网站的数据分析结果，可以通过数据可视化工具制作购买转化率、用户行为等图表和热度图等。

综上所述，大数据是指一种拥有极大数据量、高速数据流、多种数据类型的数据形态，处理大数据需要使用到大数据技术以支持处理、分析和优化大量的数据，包括数据采集和存储、数据清洗和预处理、数据分析和建模、同时将数据可视化和呈现。让数据更好地服务于人们的决策和应用需求。